Data/hora: 03/06/2024 00:55:11

Biblioteca(s): 	Embrapa Trigo.	
Data corrente: 	19/07/2022	
Data da última atualização: 	19/07/2022	
Autoria: 	RODIGHERI, G.; FONTANA, D. C.; DALMAGO, G. A.; SCHAPARINI, L. P.; SCHIRMBECK, J.; FERNANDES, J. M. C.	
Afiliação: 	GRAZIELI RODIGHERI, UFRGS; DENISE CYBIS FONTANA, UFRGS; GENEI ANTONIO DALMAGO, CNPT; LAURA PIGATTO SCHAPARINI, UFRGS; JULIANO SCHIRMBECK, UNIVATES; JOSÉ MAURÍCIO CUNHA FERNANDES, UFRGS.	
Título: 	Net primary productivity of soybean using different data sources and estimation methods.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	Revista Ciência Agronômica, v. 53, e20217868, 2022.	
DOI: 	https://doi.org/10.5935/1806-6690.20220044	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Produtividade primária líquida da soja utilizando diferentes fontes de dados e métodos de estimativa.	
Conteúdo: 	Resumo: A Produtividade Primária Líquida (NPP) pode ser utilizada para quantificar o papel relativo do clima e das atividades humanas na dinâmica da vegetação. Dada sua importância, muitos modelos de estimativa de NPP foram desenvolvidos, mas parte dos dados requeridos, ainda são limitados. Diante disso, este trabalho teve como objetivo estimar a NPP potencial e real testando diferentes abordagens quanto a fonte dos dados e métodos de estimativa, assim como, avaliar a apropriação humana da NPP em uma lavoura de soja cultivada no Sul do Brasil. Para isso, foram obtidos dados de NPP medida a campo em cultivo de soja em Carazinho, no Rio Grande do Sul, e comparados às estimativas de NPP potencial e NPP real, utilizando o modelo CASA e dados do ERA-Interim. Posteriormente, com a NPP potencial e real foram avaliadas as mudanças causadas pelo uso da terra em função das atividades agrícolas, através da Apropriação Humana da NPP (HANPP). Verificou-se que não houve diferença significativa associadas às fontes de dados utilizadas, evidenciando que os dados meteorológicos de reanálise do ERA-Interim podem ser utilizados para esse fim. As estimativas da NPP real pelo modelo CASA foram consistentes com elevada associação aos dados medidos a campo. A HANPP por meio de apenas um cultivo anual de soja, representou 29% do potencial de NPP na região. Isso indica que há potencial para elevar a intensificação com cultivos anuais na região. Abstract: Net primary productivity (NPP) can be used to quantify the relative role of climate and human activities in vegetation dynamics. Given its importance, many NPP estimation models have been developed, but some of the required data is still limited. Therefore, this study aimed to estimate the potential and actual NPP by testing different approaches regarding the data source and estimation methods and evaluate the human appropriation of NPP (HANPP) in a soybean field cultivated in southern Brazil. For this, data were obtained from field-measured NPP in soybean cultivation in Carazinho, Rio Grande do Sul, Brazil, and compared to the potential and actual NPP estimations using the CASA model and data from ERA-Interim. Subsequently, land use changes due to agricultural activities were evaluated from the potential and actual NPP through HANPP. No significant difference was observed associated with the used data sources, showing that the ERA-Interim reanalysis weather data can be employed for this purpose. The actual NPP estimations by the CASA model were consistent with a high association with the data measured in the field. HANPP, through only one annual soybean cultivation, represented 29% of the potential NPP in the region. It indicates the potential to increase intensification with annual crops in the region.	
Palavras-Chave: 	Annual crop; Apropriação Humana da NPP; ERA-Interim; HANPP; Índice de vegetação de diferença normalizada; Modelo CASA; NDVI; Net primary productivity; Produtividade Primária Líquida; The human appropriation of NPP.	
Thesagro: 	Cultivo Anual; Soja.	
Thesaurus Nal: 	Soybeans.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1144808/1/NET-prim.pdf	
Registro original: 	Embrapa Trigo (CNPT)	
Exemplares: 	CNPT - (45394-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS